Phần 4: Kế hoạch triển khai AI tạo sinh trong ngành Ngân hàng - Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu
 |
| Phần 4: Kế hoạch bắt đầu mở rộng AI tạo sinh trong ngành Ngân hàng |
Chắc hẳn sau khi nắm rõ các cơ hội và giá trị tiềm năng AI tạo sinh có thể đem lại cho ngành tài chính ngân hàng, cũng như các ứng dụng cụ thể, các thách thức rủi ro và 7 khía cạnh để đảm bảo thành công trong việc mở rộng, các lãnh đạo sẽ tò mò làm thế nào để bắt đầu? Trong các lời khuyên được đưa ra, Huệ thấy một trong những cố vấn ngắn gọn, súc tích và thiết thực nhất vẫn là lời khuyên từ Zuhlke tháng 8/2023. Xin gửi tới các anh chị để tham khảo thêm, cùng với chuỗi bài viết về Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI): Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm.
- Phần 1: Xác định tham vọng và các cơ hội AI
- Phần 2: Các phương án triển khai AI
- Phần 3: Xác định các rủi ro của AI
- Giải thích đơn giản về LLMs (các mô hình ngôn ngữ lớn) và AI tạo sinh (Gen AI)
 |
| Khung lý thuyết Triển khai AI tạo sinh thành công. Nguồn: Zuhlke |
Tiếp cận AI tạo sinh trong ngân hàng như thế nào?
Nói chung, bạn cần xem xét hai lĩnh vực hành động chính:
1. Tìm hiểu và học hỏi
Các nhà lãnh đạo kinh doanh và công nghệ nên tìm hiểu về công nghệ mới này càng nhiều càng tốt. Chỉ bằng cách có được sự hiểu biết chắc chắn về cách thức hoạt động và những gì cần thiết để thích ứng, ta mới có thể vén bức màn sương mù và thiết lập các giả thuyết mạnh mẽ về cách AI tạo sinh có thể định hình lại công ty của mình. Việc này bao gồm tìm hiểu về công nghệ, các trường hợp sử dụng (use cases) từ các ngành khác, những hạn chế của nó và những cân nhắc về đạo đức hoặc pháp lý. Chỉ với đội ngũ lãnh đạo được đào tạo và có thông tin đầy đủ, bạn mới có thể tránh bị cuốn theo xu hướng hay tạo ra sự không chắc chắn trong định hướng của mình.
2. Tìm kiếm và đánh giá các trường hợp sử dụng có tác động đến doanh nghiệp
Giống như mọi công nghệ mới, bạn nên bắt đầu hành trình giải quyết các vấn đề kinh doanh thực sự cần giải quyết. Việc có sự ủng hộ mạnh mẽ của các phòng ban kinh doanh và các trường hợp sử dụng rõ ràng sẽ là đòn bẩy sẽ hỗ trợ doanh nghiệp triển khai và tránh cảm nhận mình chỉ đang đu theo xu hướng. AI tạo sinh có thể là giải pháp cho các vấn đề của bạn, nhưng hãy tránh việc xây dựng giải pháp rồi đi tìm hoặc đặt ra vấn đề. Bạn có thể tham khảo khung lý thuyết dưới đây của Zuhlke (ADM) để lên ý tưởng, sắp xếp ưu tiên, tạo nguyên mẫu, quyết định và mở rộng quy mô cho các trường hợp sử dụng cho doanh nghiệp của mình. Dựa trên chiến lược dữ liệu và kỹ thuật số của mình, bạn có thể đã đánh giá các lĩnh vực để khai thác các trường hợp sử dụng AI tạo sinh và định hình các khả năng xung quanh chúng.
3. AI tạo sinh như một phần của chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số toàn diện
AI tạo sinh có tiềm năng cách mạng hóa ngành ngân hàng bằng cách cho phép các tổ chức tài chính nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu rủi ro. Bằng cách khai thác sức mạnh của công nghệ này, các ngân hàng có thể mở ra vô số cơ hội để dẫn đầu trong một thị trường cạnh tranh cao độ. AI tạo sinh không phải là câu trả lời cho mọi câu hỏi. Các công nghệ khác như máy học (ML) hoặc tự động hóa đơn giản có thể có lợi thế hơn. Và bạn phải làm công tác chuẩn bị và tìm hiểu trước. Nếu bối cảnh dữ liệu của bạn không theo thứ tự, công nghệ sẽ không khắc phục được vấn đề, như đã thấy với phân tích dữ liệu lớn hoặc khai thác quy trình. Nếu bạn không có các trường hợp sử dụng với giá trị kinh doanh rõ ràng đằng sau, việc áp dụng AI tạo sinh cũng sẽ thất bại và bạn không thể phát huy hết tiềm năng của nó.
Để khai thác tối đa sức mạnh của AI tạo sinh, cần tích hợp một cách chiến lược và hài hoà với các công nghệ kỹ thuật số khác, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, điện toán đám mây và các công cụ tự động hóa. Hơn nữa, các tổ chức phải thúc đẩy văn hóa đổi mới, đầu tư vào phát triển nhân tài và thiết lập các khuôn khổ quản trị dữ liệu mạnh mẽ. Bằng cách tiếp cận AI tạo sinh như một phần của chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số toàn diện, các tổ chức có thể khai thác giá trị thực sự của nó, thúc đẩy kết quả bền vững và nhận ra lợi ích lâu dài cho hoạt động, trải nghiệm của khách hàng và lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh kỹ thuật số ngày càng phát triển.
(phần cuối và hết chuỗi bài về Mở rộng AI tạo sinh trong ngân hàng)
Nguồn tham khảo:
- Zuhlke - From avatars to compliance automation: how generative AI can reshape banking: https://www.zuehlke.com/en/insights/from-avatars-to-compliance-automation-how-generative-ai-can-reshape-banking
Có thể bạn quan tâm?
Các ví dụ chuyển đổi số trong ngành tài chính, ngân hàng và bảo hiểm
- Hành trình chuyển đổi số mạnh mẽ từ thị trường bảo hiểm Trung Quốc
- Ping An Insurance (Bảo hiểm Bình An) và Hành trình số hóa tiên phong ở Trung Quốc
- Zhong An (bảo hiểm Trung An): nền tảng sinh ra cho chuyển đổi số ngành bảo hiểm Trung Quốc
- Insurtech (Công nghệ bảo hiểm): Định nghĩa, phân loại, xu hướng, và tác động tới các đơn vị bảo hiểm trong ngành
- Một số ví dụ về các công ty bảo hiểm chuyển đổi số và insurtech khác trên toàn cầu
Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu
A - Ngành ngân hàng (banking)
1 - Giá trị, các cơ hội chính và ứng dụng chủ đạo
3 - Mở rộng quy mô ứng dụng AI Tạo sinh (GenAI)
B - Ngành bảo hiểm
1 - Các cơ hội chính/ Các ứng dụng chủ đạo
2.1. Về GenAI
2.2. Về dữ liệu
Chuỗi bài viết Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI): Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm.
- Phần 1: Xác định tham vọng AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Phần 2: Các phương án triển khai AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Phần 3: Xác định các rủi ro của AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Có cần bổ nhiệm CAIO (Giám đốc Cấp cao về AI)?
- Giải thích về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) & AI Tạo sinh (GenAI)
- Gartner Dự báo 10 Công nghệ chiến lược hàng đầu năm 2024 và xa hơn
- Xu hướng 6: AI (Artificial Intelligence): Trí tuệ nhân tạo
Nhận xét